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基于BP网络的股票预测研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 研究的目的和意义第15-16页
    1.4 论文结构第16-17页
第二章 股票预测的关键性问题第17-25页
    2.1 股票预测面临的关键问题第17-18页
    2.2 股票预测的影响因素第18-19页
    2.3 传统的投资分析方法第19-22页
        2.3.1 基本分析法第20页
        2.3.2 技术分析法第20页
        2.3.3 证券组合分析法第20-21页
        2.3.4 时间序列分析法第21-22页
        2.3.5 非线性系统分析法第22页
    2.4 预测方法的比较第22-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 人工神经网络模型第25-37页
    3.1 人工神经网络分析第25-26页
    3.2 BP神经网络及算法第26-32页
        3.2.1 BP神经网络第26-28页
        3.2.2 BP神经网络算法第28-32页
    3.3 BP神经网络算法在股市预测中存在的问题第32-35页
        3.3.1 网络泛化第33-34页
        3.3.2 输入量的确定第34-35页
        3.3.3 参数的调节第35页
    3.4 本章小结第35-37页
第四章 改进的BP算法在股市预测中的作用第37-49页
    4.1 BP算法的改进第37-39页
        4.1.1 动量法第37-38页
        4.1.2 学习率自适应调整第38-39页
        4.1.3 动量—自适应学习速率调整算法第39页
    4.2 基于灰色模型的改进BP神经网络第39-41页
        4.2.1 GM(1,1)模型简介第39-40页
        4.2.2 灰色预测及分类第40-41页
        4.2.3 基于GM(1,1)模型的BP神经网络改进第41页
    4.3 改进BP神经网络模型的建立及预测第41-47页
        4.3.1 网络拓扑结构的设计第42-43页
        4.3.2 改进BP网络模型的建立及预测第43-46页
        4.3.3 改进BP网络模型的建立步骤第46-47页
    4.4 本章小结第47-49页
第五章 基于BP神经网络的股市预测模型在MATLAB中的实现第49-57页
    5.1 初始数据的选取及处理第49-52页
    5.2 改进的神经网络模型的拟合第52-55页
    5.3 仿真实验及误差分析第55-56页
    5.4 本章小结第56-57页
第六章 结论与展望第57-61页
    6.1 本文工作第57-58页
    6.2 本文贡献第58-59页
    6.3 不足和展望第59-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-67页
附录A 攻读硕士学位期间科研及学术论文第67页

 
论文编号BS3738955,这篇论文共67
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